“跨次元”目标检测模型 hold 住各种画风，还能识别漫画中物品

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1 月 16 日消息，目标检测种类多达 20000+ 种的 AI，你见过吗？不仅准确“揪出”每个物体所在的位置，分类效果非常准确：插画版赛博恐龙也没问题：甚至还能检测杂志封面甚至漫画中的物体！这也是把目标检测给玩出花来了，据作者表示模型在长尾问题等细节上的处理非常好，像狮子和狐狸这种少样本也能准确识别：这项研究来自 Meta AI 和得克萨斯大学奥斯汀分校，一作是著名目标检测框架 CenterNet 的作者、复旦校友 Xingyi Zhou。一起来看看。可识别“跨次元”物体这篇论文提出了一种新的名为 Detic 的方法，用来解决目标检测无法用到图像级标签（给一整张图打标签，标注里面有什么物体）的问题。此前的目标检测方法，通常是一个检测框里一个物体：这种方法有一个问题，就是没办法利用整个图像级标签，只能用单个物体的图片进行训练。也有一些研究想出了一种新方法，搞个弱监督学习，试图让 AI 自己学会将图像级的标签，去对应锚定框里面有什